酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-adepvenugopal
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 客户行为分析, 预订取消, 市场细分, 客户类型, 机器学习, 数据挖掘, 酒店管理
数据概述：
该数据集包含来自酒店预订平台的数据，记录了酒店的预订信息及取消情况，旨在用于分析影响预订取消的因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2015年至2017年期间的酒店预订信息。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的酒店预订，但具体酒店位置信息未在数据集直接体现。
数据维度：数据集包括“hotel”（酒店类型）、“arrival_date_month”（入住月份）、“meal”（膳食类型）、“country”（国家）、“market_segment”（市场细分）、“distribution_channel”（分销渠道）、“deposit_type”（押金类型）、“customer_type”（客户类型）、“reservation_status_date”（预订状态日期）、“reserved_room_type”（预订房间类型）、“assigned_room_type”（分配房间类型）、“lead_time”（提前预订时间）、“arrival_date_year”（入住年份）、“arrival_date_week_number”（入住周数）、“arrival_date_day_of_month”（入住日）、“stays_in_weekend_nights”（周末入住晚数）、“stays_in_week_nights”（平日入住晚数）、“adults”（成人数量）、“children”（儿童数量）、“babies”（婴儿数量）、“is_repeated_guest”（是否为重复客人）、“previous_cancellations”（之前的取消次数）、“previous_bookings_not_canceled”（之前未取消的预订数量）、“booking_changes”（预订更改次数）、“days_in_waiting_list”（等待天数）、“adr”（平均每日房价）、“required_car_parking_spaces”（是否需要停车位）、“total_of_special_requests”（特殊要求总数）、“cancelled”（是否取消）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_bookings.csv，方便数据分析和模型构建。
该数据集适合用于酒店预订取消预测、客户行为分析、市场细分等研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于酒店管理、旅游行业及相关领域的学术研究，如客户流失预测、预订行为分析、市场营销策略评估等。
行业应用：为酒店及OTA（在线旅行社）提供数据支持，尤其在优化定价策略、提升客户满意度、预测入住率、减少损失等方面。
决策支持：支持酒店管理层制定更有效的营销策略、优化运营流程、提升收益管理水平。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、酒店管理等相关课程的实训素材，帮助学生理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响酒店预订取消的因素，预测预订取消概率，帮助酒店优化运营策略，提升盈利能力。
